成果介绍
在传统的电力生产过程中,轴承作为关键的转动部件,其润滑状态直接关系到设备的运行效率和安全。然而,传统的润滑方式往往依赖人工操作或简单的定时自动润滑,这些方法不仅效率低下,而且无法根据轴承的实际工作状态进行精准的润滑,导致油脂浪费和设备故障的风险。
旋转机械轴承多状态监测与智慧润滑管理系统研究应用项目以旋转设备轴承作为研究对象,通过典型信号测量装置,对轴承振动、温度、声波等信号采用无线传感器进行测量,经数据清洗和深度挖掘,获得轴承状态表征参数,实现对轴承状态的实时监测,从而实现智慧油脂自动加注装置的精准、微量加油。通过对各典型应用场景的滚动轴承状态监测进行研究,分析较优的状态表征参数,并寻求最佳油脂精准自动加注装置的运行方式,实现节能节脂。
成果亮点
该项目的研究与应用,能够对旋转机械轴承状态进行实时监测,真实反应设备运行状况,实现故障预知和超前润滑油脂的智慧管控,提高故障可控性和停机时间可控性,增强设备维护管理水平,保证机组运行的安全性和稳定性。
应用于电站电机的轴承状态监测与油脂自动加注。
团队介绍
长安大学(Chang’an University),位于陕西省西安市,简称“长大”,直属国家教育部,是国家首批“211工程”重点建设大学、国家“985工程优势学科创新平台”建设高校、国家“双一流”建设高校。入选国家“111计划”、“双万计划”、教育部“卓越工程师教育培养计划”、国家建设高水平大学公派研究生项目、世界能源大学联盟成员高校,丝绸之路大学联盟,是高水平行业特色大学优质资源共享联盟。
成果资料